ग्राहक सेवा एजेंट बनना आसान नहीं है-खासकर तब जब वे ग्राहक किसी उत्पाद से इतने नाराज हों कि वे फोन पर आप पर चिल्लाना चाहते हों। होम ऑडियो सिस्टम बनाने वाली कंपनी सोनोस को मई में इस तरह के गुस्से का सामना करना पड़ा जब उसने एक ऐप अपडेट जारी किया जो इतनी गड़बड़ियों से भरा था कि इसके शेयर की कीमत गिर गई।

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ग्राहकों के आगामी झगड़ों से निपटने वाले एजेंटों में से एक नौसिखिया था। लेकिन इंसान नहीं. पराजय से पहले, सोनोस ने जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा संचालित ग्राहक-सेवा बॉट प्रदान करने के लिए ओपनएआई के अध्यक्ष ब्रेट टेलर द्वारा सह-स्थापित एक स्टार्टअप सिएरा को काम पर रखा था। यह एक आपदा हो सकती थी; किसी खराब उत्पाद से भी बुरी बात यह है कि रोबोट द्वारा आपको स्वचालन जेल में फंसा दिया जाता है। फिर भी बॉट ने उम्मीदों को मात दे दी। सोनोस की तकनीकी सामग्रियों को पचाने के बाद, यह सोनोस ऐप की समस्याओं में से एक के लिए अपने स्वयं के समाधान के साथ आया।

ग्राहक सेवा उन कुछ उद्योगों में से एक है जहां जेनरेटर एआई का उपयोग पहले से ही जड़ें जमा रहा है। एक शोध फर्म गार्टनर द्वारा इस साल की शुरुआत में प्रकाशित ग्राहक-सेवा अधिकारियों के एक सर्वेक्षण में, लगभग आधे ने कहा कि एआई ग्राहक सहायकों का अगले 12-18 महीनों में उनके संगठनों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा। स्टार्टअप और स्थापित टेक फर्मों ने समान रूप से उद्योग में नए उत्पादों की एक श्रृंखला लॉन्च की है जो ग्राहक सेवा और लाखों नौकरियों को बदलने का वादा करते हैं।

ग्राहक सेवा एक बड़ा उद्योग है. अधिकांश कंपनियों के पास किसी न किसी प्रकार की ग्राहक सहायता होती है, चाहे वह इन-हाउस हो या कॉल सेंटरों से आउटसोर्स की गई हो। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार, अकेले अमेरिका में लगभग 30 लाख ग्राहक-सेवा कर्मचारी हैं। प्रति वर्ष लगभग $40,000 के औसत वेतन पर, वेतन लागत लगभग $120 बिलियन बैठती है। बहुत से लोग भारत और फिलीपींस जैसी जगहों पर कॉल सेंटरों में काम करते हैं, जहां इन नौकरियों को मध्यम वर्ग के लिए सीढ़ी के रूप में देखा जाता है।

हालाँकि, हाल के वर्षों में, उद्योग प्रौद्योगिकी के उपयोग से ग्राहकों को पागल करने के लिए कुख्यात हो गया है। 100,000 कर्मचारियों वाले अमेरिकी संपर्क-केंद्र व्यवसाय एलोरिका के सह-संस्थापक एंडी ली का मानना ​​है कि इसकी खराब प्रतिष्ठा उचित है। कंपनियों के लिए अपने ग्राहकों की समस्याओं को हल करने के लिए मनुष्यों का उपयोग करना महंगा है, इसलिए वे इस प्रक्रिया को जितना संभव हो उतना बोझिल बनाते हैं, उन्हें संख्याओं के आश्चर्यजनक संयोजन को दबाने या एक बॉट के साथ चैट करने के लिए मजबूर करते हैं जो सामान्य प्रतिक्रियाओं को पुनः प्राप्त करता है - एक रणनीति जिसे "विक्षेपण" के रूप में जाना जाता है। ”। एक बार जब मानव एजेंट शामिल हो जाते हैं, तो प्रक्रिया को यथासंभव श्रम-गहन बनाना, लागत बढ़ाना और हर किसी को निराश करना आउटसोर्सिंग फर्मों के वित्तीय हित में है।

अब उद्यमी और निवेशक यह शर्त लगा रहे हैं कि जेनेरिक एआई चीजों को कम भयानक बना सकता है। डेटा संग्रहकर्ता पिचबुक (चार्ट देखें) के अनुसार, जनरेटिव एआई का उपयोग करने वाले ग्राहक-सेवा उपकरण विकसित करने वाले स्टार्टअप के लिए फंडिंग तीसरी तिमाही में वैश्विक स्तर पर 171 मिलियन डॉलर तक पहुंच गई, जो पिछले साल की समान अवधि में 45 मिलियन डॉलर थी। इस महीने एलोरिका के मिस्टर ली द्वारा सह-स्थापित क्रेस्केंडो ने 500 मिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर धन जुटाया। सिएरा, जिसने जनवरी में लगभग $1 बिलियन के मूल्यांकन पर धन जुटाया था, अब कहा जाता है कि वह $4 बिलियन के मूल्यांकन पर और अधिक की मांग कर रही है, जिससे कुछ एआई-क्रेज़ उद्यम पूंजीपतियों के बीच भी भौंहें चढ़ गई हैं।

यह सिर्फ स्टार्टअप्स का क्षेत्र में प्रवेश नहीं है। अल्फाबेट, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट जैसे टेक दिग्गज अपनी ग्राहक-सेवा पेशकशों में जेनेरिक एआई ला रहे हैं। सेल्सफोर्स जैसी सॉफ्टवेयर कंपनियां भी हैं। कुछ कंपनियाँ अपने स्वयं के ग्राहक-सेवा बॉट बनाने के लिए ओपनएआई द्वारा निर्मित बड़े भाषा मॉडल का भी उपयोग कर रही हैं।

अपने रटकर सीखने वाले पूर्ववर्तियों के विपरीत, जेनेरिक एआई बॉट संकीर्ण प्रश्नों के डिब्बाबंद उत्तरों को दोबारा नहीं दोहराते हैं। इसके बजाय, वे फर्मों की प्रशिक्षण सामग्री और पिछले ग्राहक-सेवा इंटरैक्शन द्वारा सूचित अपनी प्रतिक्रियाएँ बनाते हैं।

किसी भी असुविधा के लिए हमें खेद है

इन बॉट्स को क्या भूमिका निभानी चाहिए, इस पर प्रदाता विभाजित हैं। कुछ लोग ऐसे दृष्टिकोण की वकालत करते हैं जहां मनुष्य ग्राहकों की बातचीत का प्रबंधन करना जारी रखता है लेकिन पृष्ठभूमि में एक एआई मित्र युक्तियाँ देता है। लेकिन बहुत से अन्य लोग सोचते हैं कि जेनरेटिव एआई बॉट अब इतने चतुर हो गए हैं कि वे ज्यादातर बातचीत खुद ही संभाल सकते हैं। इस महीने एक अन्य सॉफ्टवेयर फर्म ट्विलियो ने घोषणा की कि वह ग्राहकों को एक ग्राहक-सेवा बॉट बनाने में सक्षम बनाने के लिए एक टूल लॉन्च करेगी जो केवल पढ़ने और टाइप करने के बजाय सुन और बात कर सकता है। उद्योग में कई जेनेरिक एआई स्टार्टअप ने "परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण" को अपनाया है, जो मानक के अनुसार, प्रति एजेंट या बातचीत के मिनट के बजाय ग्राहक की क्वेरी का समाधान होने पर अपनी तकनीक के लिए शुल्क लेता है।

इससे दो सवाल खड़े होते हैं. एक तो यह कि ग्राहक इस सब के बारे में कैसा महसूस करते हैं। प्रौद्योगिकी के समर्थकों का कहना है कि ग्राहकों को अब किसी व्यक्ति के फोन उठाने के लिए अंतहीन इंतजार नहीं करना पड़ेगा, और बताया कि बॉट कई भाषाओं में पारंगत होंगे और विदेशी कॉल-सेंटर एजेंटों की तुलना में समझने में आसान होंगे। हालाँकि, ग्राहकों को अभी भी आश्वस्त होना बाकी है: गार्टनर द्वारा सर्वेक्षण में शामिल 64% लोगों ने कहा कि वे पसंद करेंगे कि कंपनियां ग्राहक सेवा के लिए एआई का उपयोग न करें, क्योंकि उन्हें चिंता है कि इससे किसी व्यक्ति तक पहुंचना और भी मुश्किल हो जाएगा। अमेरिका, कोस्टा रिका, भारत और फिलीपींस में कर्मचारियों के साथ यूटा स्थित ग्राहक-सेवा फर्म क्लियरसोर्स के सह-संस्थापक रॉब गोएलर का कहना है कि लोग अभी भी मानव-से-मानव संपर्क को महत्व देते हैं।

इससे भी अधिक, जेनरेटिव एआई बॉट्स में गलत होने पर भी अपनी प्रतिक्रियाओं में पूर्ण आत्मविश्वास प्रदर्शित करने की प्रवृत्ति होती है, जो तबाही मचा सकती है। इस साल की शुरुआत में एयर कनाडा को एक ग्राहक को मुआवजा देने के लिए मजबूर होना पड़ा था, जिसे एयरलाइन के एआई चैटबॉट द्वारा गलत तरीके से छूट का वादा किया गया था।

दूसरा सवाल यह है कि कॉल सेंटर एजेंटों की नौकरियों के लिए इन सबका क्या मतलब है। पिछले साल गार्टनर ने भविष्यवाणी की थी कि जेनेरिक एआई से 2026 तक ग्राहक सेवा नौकरियों में 20-30% की कमी आएगी। अभी के लिए, श्री गोएलर का कहना है कि क्लियरसोर्स अपने मानव एजेंटों को प्रशिक्षित करने और कॉल को सारांशित करने में सहायता करने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग करने पर केंद्रित है। लेकिन वह कहते हैं, "अगर मैं कहूं कि [जनरेटिव एआई] लोगों की जगह नहीं लेगा तो मैं अपना सिर रेत में डाल दूंगा।"

ग्राहक-सेवा प्रौद्योगिकी की पिछली लहरें, जिनमें ईमेल और वे परेशान करने वाले आवाज मेनू शामिल थे, ने नौकरी छूटने की चिंता पैदा कर दी थी, लेकिन वे सफल नहीं हो पाईं। एआई अभी भी अलग साबित हो सकता है। और यदि ऐसा होता है, तो इसके प्रभाव लाभकारी हो सकते हैं। मानव एजेंटों को रचनात्मक और पुरस्कृत कार्यों पर अधिक समय बिताने के लिए स्वतंत्र किया जा सकता है, जैसे उत्पादों को बेहतर बनाने के लिए फीडबैक का उपयोग करना - और नाराज ग्राहकों को सुनने में कम समय देना।

सुधार (18 अक्टूबर 2024): इस लेख के मूल संस्करण में क्रेस्केंडो के ग्राहक सेवा उपकरण को केवल बातचीत की पृष्ठभूमि में काम करने के रूप में गलत बताया गया है।

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